カリフォルニア工科大のアナンドクマー教授が、従来の気象モデルに匹敵するAI気象モデルを公開した。
民生用GPUで動作する。
同氏の手法は核融合シミュレーションも高速化し、将来的には物理学の基盤モデルを目指す。
何が起きたか
カリフォルニア工科大学のアニマ・アナンドクマー教授は、民生用GPUを使い、1年足らずで従来の物理シミュレーションに対抗するオープンソースのAI気象モデル「FourCastNet」を開発した。
なぜ重要か
気象などの大規模な物理システムは、従来AIでは扱えないほどカオスだと考えられてきた。しかし、アナンドクマー氏の「ニューラルオペレーター」はデータと物理法則を組み合わせ、短期予報の精度を高めるだけでなく、核融合プラズマの乱れのシミュレーションを高速化する。国内の気象関連業務に携わる企業は、AIによる予報手法の導入を検討する可能性がある。
注目点
アナンドクマー氏は、多様な現象を対象とする「物理学の基盤モデル」を目指す。ただし、データが限られ、構造的な事前知識が必要なため、言語モデルほど速い進展は見込めない。
アナンドクマー氏の研究は、AIには大規模なデータと計算資源が必要という前提に挑戦している。気象のような物理システムではデータが乏しく、文脈長が天文学的な規模になるため、同氏は物理法則をモデルに組み込むニューラルオペレーターを開発した。その結果、気象モデルは数ヶ月間安定して動作し、核融合予測は100万倍高速化された。国連科学諮問委員会への任命は、科学研究政策におけるAIの役割が認識されつつあることを示す。また、この研究は、核融合炉のような安全性重視のアプリケーションに不可欠なニューラルネットワーク検証フレームワーク「TorchLean」にも焦点を当てている。
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